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公开(公告)号：CN111507227A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010280435.1
申请日：2020-04-10
Applicant: 南京汉韬科技有限公司 , 南京师范大学 , 南京吉仁智能科技有限公司
Abstract: 本发明提供了基于深度学习的多学生个体分割及状态自主识别方法，包括：采集正常上课视频，进行分帧处理，得到课堂视频的连续帧图像；分割出学生个体和非学生个体，将不学生生个体标记为不同颜色的掩码；通过人脸特征点定位方法找到每个学生个体的人眼特征点，计算每个学生个体的人眼闭合度特征值，判断每个学生个体当前是否处于听课状态；判断所有学生个体是否检测到人脸，判断学生个体的听课状态等级；结合每个学生个体是否处于听课状态及每个学生个体是否处于未抬头状态设计了整个课堂时段学生听课效率评估方法。本发明为实现学生听课状态自主识别及听课效率的判别提供解决方法，具有速度快、识别率高、环境适应能力强的优点。
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公开(公告)号：CN111460941A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010206651.1
申请日：2020-03-23
Applicant: 南京智能高端装备产业研究院有限公司 , 南京师范大学
Abstract: 本发明提供了一种穿戴式导航装备中视觉导航特征点提取与匹配方法，包括：读取两帧原始图像，构建图像的高斯-拉普拉斯金字塔，生成高斯-拉普拉斯差分尺度空间；进行特征点检测，将局部极值点作为特征点提取出来；计算出特征点的方向；基于BRIEF算子生成特征点的描述符，对每个点对进行二进制赋值，形成一个二进制编码；基于前一步生成的描述子对两张图像进行特征点的匹配，测量前一帧图中的每一个特征点与后一帧图像中所有特征点的相似程度，将相似程度最大的匹配成一对；重复上一步匹配操作，直到两帧图像中的所有特征点匹配完成，这些匹配好的特征点对为视觉导航提供大量的基础信息，提高导航定位结果的稳定性、环境适应性及抗干扰性能。
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公开(公告)号：CN114429584B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202111318533.0
申请日：2021-11-09
Applicant: 南京师范大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/22 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于类别损失和差值检测的多目标小物体识别方法，包括如下步骤：采集棋盘初始图像，标定棋盘图像坐标，根据坐标分割棋盘图像；对分割后的棋盘图像进行预处理，使用搭建好的深度学习网络模型对处理后的图像进行分类，将分类结果转换为棋局信息；采集棋盘图像P1，棋手进行一步行棋后，再次采集棋盘图像P2；根据棋盘图像P1和棋盘图像P2，采用差值检测方法对行棋的起点和终点进行合理性判断，更新棋局信息。本发明实现了对中国象棋从开局到每一步行棋的检测识别，具有速度快、鲁棒性高等优点，且受光线影响较小，并且可扩展至其他棋类的检测，在中国象棋对弈人机交互、普及人工智能方面具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112233130B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202011131085.9
申请日：2020-10-21
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于实例分割的熔覆池形貌识别及闭环控制方法，包括如下步骤：初始化弧焊增材制造输出功率及输出功率变化量；采集弧焊增材制造熔覆池彩色图像；更新弧焊增材制造输出功率；分割出熔覆池彩色图像中的熔覆池，同时生成熔覆池的实例掩码和候选框的像素坐标，完成熔覆池的实例分割；用候选框的像素坐标表示长轴和熔宽像素数大小，计算熔宽像素数变化量，并将生成的输出功率变化量进行反馈；判断当前熔覆池彩色图像是否为最后一帧。本发明方法实时性好、识别精度高，在有熔滴覆盖熔覆池边缘时，也能实现精准检测与识别，验证了算法的有效性和鲁棒性，实现低成本高效率的检测熔覆池形貌，为弧焊增材制造实时评价提供了可靠依据。
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公开(公告)号：CN110866939B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201910988218.5
申请日：2019-10-17
Applicant: 南京师范大学 , 南京智能高端装备产业研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了基于相机位姿估计和深度学习的机器人运动状态识别方法，包括：步骤1，采集连续视频帧序列图像并进行预处理，提取每一帧图像的加速稳健特征点，进行加速稳健特征点的匹配，并对匹配的加速稳健特征点对进行筛选；步骤2，分析提取的加速稳健特征点，并依据随机抽样一致算法，排除的离群值，计算出每一个时间段内相机的欧式变化矩阵；步骤3，把相机的欧式变化矩阵的变化转化为经时间修正过的运动描述向量，再把经时间修正过的运动描述向量转化为运动描述矩阵；步骤4，构建卷积神经网络，把运动描述矩阵和动作标签矩阵作为输入训练，得到运动预测模型；步骤5，利用运动预测模型实时判断机器人运动状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112818871A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110153554.5
申请日：2021-02-04
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于半分组卷积的全融合神经网络的目标检测方法，包括：搭建半分组卷积模块；搭建全融合神经网络；获取电梯厢内目标物的数据集；将数据集中的图像按比例随机分为训练数据集和测试数据集，并对训练数据集图像中的目标物和人进行标注，生成标签文件，将训练数据集全部图像及标签文件输入全融合神经网络进行训练，得到训练好的权重文件；获得检测到的目标物和人在图像中的位置及检测置信度；筛选出可信的目标，去除重复的目标框，判断目标物是否已经进入电梯厢。本发明在保证特征提取的质量同时，有效减少了卷积运算的参数量，提高了计算速度；具有模型轻量、目标检测速度快、准确率高的优点，可应用在性能有限的嵌入式设备上。
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公开(公告)号：CN111951302A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010806224.7
申请日：2020-08-12
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征匹配的机器人视觉定位方法，包括如下步骤：采集并保存机器人运动场景的彩色图像，将机器人运动场景的彩色图像进行预处理，获得裁剪并减去均值的图像序列数据；计算所有彩色图像的特征值；机器人在设定的运动空间内，将使用单目相机拍摄的照片作为查询图像，将需要查询的图像裁剪并减去步骤S1的查询图像均值，计算查询图像的特征值；将查询图像的特征值与彩色图像的特征值相比较，找出距离最相近的两幅图像及其空间坐标，得到此时机器人的空间位置。本发明在仅使用图像定位中，避免提取人工设计的特征点，极大的降低硬件成本，极大的减轻了工作量、提高了分析精度。
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公开(公告)号：CN111368637A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010084190.5
申请日：2020-02-10
Applicant: 南京师范大学 , 南京智能高端装备产业研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于多掩模卷积神经网络的搬运机器人识别目标方法，包括：搭建多掩模卷积神经网络，并确定网络结构；选择网络优化器，使用PASCAL VOC数据集作为多掩模卷积神经网络的训练数据集，经过多掩模卷积神经网络模型充分训练，得到训练好的多掩模卷积神经网络；搬运机器人通过摄像头采集视频文件，然后将采集的视频文件逐帧转换为彩色图像，并对彩色图像统一尺寸大小；搬运机器人利用训练好的多掩模卷积神经网络对彩色图像中出现的目标生成目标的坐标位置和目标类别，同时生成实例掩模，从而完成目标的识别。本发明具有识别速度快、识别准确率高的优点。
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公开(公告)号：CN110263836A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910510060.0
申请日：2019-06-13
Applicant: 南京师范大学 , 南京智能高端装备产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征卷积神经网络的不良驾驶状态识别方法，包括：采集车载智能手机惯性传感器数据，进行预处理，得到源数据集；将源数据集划分成一个个的数据单元，对每一个数据单元进行统计学特征提取，并打上标签制成数据集，命名为特征数据集；搭建多特征卷积神经网络，选择合适的网络参数与优化器，并使用源数据集与特征数据集对多特征卷积神经网络进行充分训练，得到训练好的多特征卷积神经网络模型；使用训练好的多特征卷积神经网络模型对车载手机惯性传感器数据进行分类，从而实现对汽车当前驾驶状态的识别，判断汽车当前驾驶状态是否为不良驾驶状态，并在后台进行数据记录与处理。本发明具有运算速度快、识别率高、抗环境干扰能力强的优点。
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公开(公告)号：CN114429445B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202111318512.9
申请日：2021-11-09
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MAIRNet的PCB缺陷检测与识别方法，包括：采集PCB模板图像与待检测图像，构建数据集，并且划分成测试集图像和训练集图像；检测是否存在元器件缺失的情况，最终输出缺失元器件定位信息并在待检测图像中进行标注；输出对于极性元器件的定位情况、色环电阻种类及定位信息和焊点缺陷类别及定位信息；输出裁剪后的PCB极性元器件待检测图像与模板图像，构建一种PCB元器件极性判别方法，输出元器件极性接插情况；对获取的信息进行汇总显示。本发明能够检测识别出PCB表面常见的元器件缺失、元器件极性接插错误、焊点缺陷等问题，输出缺陷区域的位置信息、类别信息，并能够对色环电阻类别进行检测与识别，与人工检测的方式相比具有显著优势。
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